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Los sensores remotos en ecología: características y aplicaciones

Los sensores remotos en ecología: características y aplicaciones
by

Sergio Zambrano

on 3 November 2010

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Transcript of Los sensores remotos en ecología: características y aplicaciones

Instituto Venezolano de Investigaciones Cientificas (IVIC)
Centro de Ecologia
Laboratorio de Biologia de Organismos
Seminario I
Por: Lic. Sergio Zambrano-Martínez
Aspirante al Título de Magister en Biología, Mención Ecología
Tutor: Dr. Jon Paul Rodríguez


Altos del Pipe, 28 de julio de 2010 LOS SENSORES REMOTOS EN ECOLOGIA: CARACTERÍSTICAS Y APLICACIONES INTRODUCCIÓN la clasificación de la cobertura vegetal
fenología de la vegetación
frecuencia y extensión de los incendios
extensión de las inundaciones
derrames petroleros
superficie y mezcla de los suelos en donde la vegetación es escasa

Identificar y comparar el uso de diferentes sensores remotos y sus aplicaciones ecológicas.


Identificar métodos y herramientas que faciliten el manejo y análisis de imágenes de satélite, y resumir su utilidad para proyectos enfocados en el estudio y la conservación de la biodiversidad.
OBJETIVOS Definición

La Percepción Remota: es el conjunto de técnicas que permiten identificar, observar y medir las variaciones en respuesta espectral en la energía reflejada, emitida, trasmitida o absorbida por objetos o elementos de interés desde un punto remoto.

El término fue utilizado por primera vez en los años 50, por Evelyn Pruitt del Centro de Investigación de la Naval USA.
LOS SENSORES REMOTOS EN ECOLOGÍA Lairet R, 2010 PRINCIPIOS FÍSICOS: radiación electromagnética PRINCIPIOS FÍSICOS ESPECTRO ELECTROMAGNÉTICO Resolución espectral: bandas en el espectro electromagnético
Resolución espacial: tamaño del pixel
Resolución temporal: fecha/tiempo o frecuencia de revisita INTRODUCCIÓN Degradación y fragmentación Distribución y extensión histórica LANDSAT Landsat 1-2-3

RBV (Return Beam Vidicon)

MSS (Multi-Spectral Scanner System) Resolución espectral: 4 bandas (verde-infrarojo cercano)

Resolución espacial: 79 m

Resolución temporal: 18 días Landsat 4-5

MSS (Multi-Spectral
Scanner System)

TM (Thematic Mapper) Resolución espectral: 4 bandas (verde-infrarojo cercano)

Resolución espacial: 82 m

Resolución temporal: 18 días Resolución espectral: 7 bandas (azul-infrarojo medio)

Resolución espacial: 30 m (120 m termal)

Resolución temporal: 18 días Landsat 7

ETM+ (Enhanced Thematic Mapper plus)

Resolución espectral: 8 bandas (azul-infrarojo medio)

Resolución espacial: 30 m (60 m termal, y 15 m pan)

Resolución temporal: 16 días CARACTERÍSTICAS Disponibilidad de imágenes Landsat 7 desde 2006 (Tomada de (Wulder et al. 2008)). APLICACIONES Diversidad en los bosques de Hyrcanian en Irán del norte Relaciones entre los índices de diversidad de especies y los valores de reflectancia e índices de vegetación con Landsat 7 ETM+ Análisis de regresión múltiple para evaluar las relaciones entre los índices de diversidad (dependientes) y las bandas e índices de vegetación de ETM+ (independientes) Monitoreo de deforestación tropical en Malasia Evaluar periódicamente las áreas protegidas y confirmar su eficacia

MSS y ETM

Un enfoque de cambio espectral para detectar la deforestación Patrones de descomposición (PD) de coeficientes de datos multitemporales de Landsat ASTER 1973 1991 1996 CARACTERÍSTICAS ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) es un generador de imágenes multiespectrales Resolución espectral: 14 bandas (verde-infrarojo térmico)

Resolución espacial: 15 m / 30 m / 90 m

Resolución temporal: 16 días Tres sensores VNIR: tres bandas de 15 m (Landsat tiene 4 bandas de 30 m) en el visible e infrarrojo cercano

SWIR: seis bandas de 30 m en el infrarrojo de onda corta (Landsat solo tiene una, la banda 7)

TIR: cinco bandas de 90 m en el infrarrojo térmico (Landsat tiene una, la banda 6) Es un satélite "a la carta" Riesgo de incendios forestales en la Península de Malasia Se calculó durante nueve días antes de los incendios de los años 2004 y 2005 Concepto físico de la pre-ignición de la energía térmica, existe un índice de la susceptibilidad al fuego (FSI) que se utiliza para la estimación del riesgo de incendios forestales

FSI tiene sus raíces en cuanto calor se necesita para encender un combustible leñoso

Esta base física permite el cálculo de las probabilidades de encendido y sus comparaciones de riesgo a través de las ecoregiones.

El cálculo del índice requiere insumos de temperatura del combustible y su contenido de humedad de (FMC) Los datos ASTER se utilizaron para medir la temperatura de la superficie terrestre (LST), mediante la técnica de regresión utilizando la relación del índice de vegetación normalizado (NDVI) Ocurrencia de incendios versus el FSI en 2004-2005 Indice espectral para el mapeo de la degradación del suelo Caracterización del estado de degradación de la tierra en una pequeña cuenca del Mediterráneo (Marruecos) con mediciones de campo y mediciones espectroradiométricas El índice degradación de la tierra (LDI) basado en el SAM (mapeo del ángulo espectral) SAM APLICACIONES SPOT CARACTERÍSTICAS El satélite SPOT (Satellite Probatoire pour l´Observation de la Terre) es una iniciativa de los gobiernos de Francia, Bélgica y Suecia SPOT 1-2-3

Resolución espectral: 4 bandas (verde-infrarojo cercano)

Resolución espacial: 10 m / 20 m

Resolución temporal: 26 días SPOT 4 Resolución espectral: 5 bandas (verde-infrarojo medio)

Resolución espacial: 10 m / 20 m

Resolución temporal: 26 días SPOT 5 Resolución espectral: 5 bandas (verde-infrarojo medio)

Resolución espacial: 10 m / 20 m / pan 2.5 a 5 m

Resolución temporal: 26 días Cada satélite está compuesto por tres instrumentos ópticos:

HRV de alta resolución visible (Spot 1-2)

HRVIR de alta resolución visible infrarroja (Spot 3-4)

HRG de alta resolución geométrica (Spot-5)

La disponibilidad diaria de los datos Monitoreo de humedales en el Mar Mediterráneo, sureste de Francia APLICACIONES En el año 2000, la Comisión Europea y el Joint Reasearch Centre (JRC) apoyaron una iniciativa denominada GLC2000 (Eva H.D et al. 2002). Integrado por diferentes países de la América del Sur, desarrollaron el primer mapa de vegetación de todo el continente con una resolución espacial de 1 km. allí se definieron 24 clases o unidades de vegetación, con la participación de diferentes expertos Para alcanzar este objetivo el GLC 2000 hace uso del conjunto de datos VEGA 2000: que consisten en 14 meses de pre-procesado de datos diarios a nivel mundial adquiridos por el instrumento VEGETACIÓN (VGT) a bordo del satélite SPOT 4 Mapa de Vegetación de América del Sur En este trabajo se utilizaron imágenes SPOT-5 a 10 m de resolución durante el período 2004 a 2006 Se diseñó un algoritmo de clasificación (árbol de decisión) para calcular el área de los pantanos cubiertos de juncos (Phragmites australis) y los macrófitos sumergidos (Potamogeton pectinatus, P. pusillus, Myriophyllum spicatum, Ruppia maritima, Chara sp.) en una superficie de 145.000 ha Terra TERRA-MODIS AQUA-MODIS MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) es un instrumento diseñado para medir procesos biológicos y físicos de forma global cada 1 a 2 días (National Aeronautics and Space Administration 2006) CARACTERÍSTICAS Es transportado en dos satélites, Terra (lanzado en diciembre de 1999) y Aqua (en mayo de 2002)
fenómenos atmosféricos:
propiedades de los aerosoles,
la cobertura y grosor de nubes,
perfiles de temperatura y vapor de agua

características oceánicas:
temperatura superficial del mar,
los océano y sus relaciones con los componentes de las aguas superficiales

las características de la superficie de la tierra
cambios en la cobertura de la tierra,
reflectancia de la superficie terrestre,
la temperatura Emplea 36 bandas discretas entre 0.4 y 14.5 micras: 21 bandas cubren el espectro de 0.4-3.0 micras y 15 entre los 3 y 14.5 micras
Bandas 1 y 2, resolución espacial 250 m

Bandas 3-7, resolución espacial de 500 m

Bandas 8-36, resolución espacial de 1000 m APLICACIONES Mapa regional de la cobertura de la tierra para la conservación biológica:
Ecosistema de Yellowstone (EE.UU) y Pará (Brasil) Características naturales y artificiales que cubren la superficie terrestre

En este trabajo se investigó la aplicación de los datos MODIS para la cartografía de ordenación regional (resolución espacial a 250 y 500 m)

22 imágenes Landsat Desarrollo de un índice de evapotranspiración a través de MODIS/Aqua para evaluar el comportamiento de la humedad a nivel de superficie La evapotranspiración terrestre es un proceso crítico para la energía y los ciclos hidrológicos en la superficie de la tierra (Nishida et al. 2003). Un método de estimación de la fracción de la evaporación, el equivalente del presupuesto de la energía y la relación entre el potencial real de evapotranspiración.

El método normaliza la temperatura de la superficie con relación al índice de vegetación normalizado (NDVI) para inferir cambios en la superficie de la tierra (energía latente), y se calcula cada ocho días a nivel mundial. Se puso a prueba el algoritmo utilizando conjuntos de datos a partir del año 2000. temperaturas de la superficie de la tierra y de los océanos,
estrés de la vegetación,
índices de vegetación,
fragmentación de bosques,
productividad primaria neta,
estructuras y características de dosel del bosque,
Monitoreo de áreas protegidas OTROS SENSORES FORTALEZAS Y DEBILIDADES Un gran intento de medir algo a distancia, en lugar de in situ Tecnología que nos da una visión espacial en forma regular en el tiempo, lo cual es valioso para monitorear los cambios a corto y a largo plazo y por consiguiente de las actividades humanas La mayoría de los estudios de teledetección de la diversidad de especies se concentran en la superficie terrestre, aunque ya se realizan investigaciones sobre el agua dulce y los ecosistemas marinos El estudio de la fauna a través de sensores remotos esta limitada por la resolución espacial del sensor. La mayoría de los estudios se hacen en forma indirecta correlacionando los habitat y su estado con la especie, a menos que tengan una muy alta resolución espacial (e.g. Ikonos, Quickbird) (Nagendra 2001) Distribución de los satélites por bandas espectrales y su proyección en tierra (Schowengerdt 2007) Respondiendo al segundo objetivo:

Cálculo de índices de diversidad y riqueza de especies (índice de Simpson)

Pruebas estadística para calcular la normalidad de los datos

Estimadores de cobertura vegetal

Índices de vegetación, análisis de componentes principales y análisis de texturas, para la detección de etapas sucesionales.

Matrices de transición y métricas de fragmentación.


Análisis de mezcla espectral para medir los porcentajes o contribuciones de vegetación fotosintéticamente activa, no fontosintética y suelo expuesto por cada pixel de la imagen.

Análisis multitemporales para medir la perturbación de los ecosistemas.

Índice de la susceptibilidad al fuego (FSI) que se utiliza para la estimación de riesgos forestales.

Mapeo del ángulo espectral (SAM), método de clasificación que compara las características espectrales de las bandas con sus respectivos valores teóricos.

Clasificaciones supervisadas de máxima verosimilitud y árboles de decisión para calcular las probabilidades de pertenencia de ciertos grupos de pixeles a una determinada categoría.
Es importante considerar en todos los casos y aplicaciones la influencia de la resolución espacial y espectral,

Además, de cuáles factores pueden afectar la respuesta espectral de los sensores (atmosféricos) y por lo tanto las correlaciones que se hagan con los datos in-situ.

Considerar que estás técnicas manejan márgenes de error que no deben ser descartados, y muchos casos hay que probar diferentes metodologías para tener el menor error posible en las interpretaciones de la información.


Consideraciones finales Agradecimientos Jon Paul Rodríguez

Rafael Lairet

Carlos Portillo

Rodrigo Lazo

Elizabeth Rengifo

A todos ustedes
Desde modelos de predicción de diversidad de especies, extensión y distribución de ecosistemas, fenología, entre otros, los sensores remotos pueden proveer a la comunidad científica de herramientas eficientes para el manejo y conservación ambiental.

El uso de sensores remotos ha crecido con el tiempo no sólo en la ecología sino también en otras disciplinas.

Todo apunta a que en el futuro los sensores de alta resolución proporcionen información más accesible y que continúe su evolución y desarrollo, y además del desarrollo de nuevas metodologías que permitan un mejor análisis a distancia comparado con las valiosas informaciones o mediciones en el campo, y que quizás sus aproximaciones sean más acordes con la realidad de los ecosistemas
Emisión

Absorción

Reflexión (reflectancia)

Transmisión En los años 60, interacción de la energía electromagnética proveniente del sol, con los materiales presentes en la naturaleza. Un avance fundamental fue el determinar las bases físicas de ese intercambio energético en las plantas y en diferentes regiones del espectro electromagnético. (Knipling 1970). En ecología, estas aplicaciones han permitido estudiar (Roughgarden et al. 1991): instrumento denominado VEGETATION (Spot-4-5) que con una resolución espacial de 1km utiliza las mismas bandas espectrales en HRVIR / HRG. Landsat es el más ampliamente utilizado para la observación de la tierra. Una encuesta realizada por la Sociedad Americana de Fotogrametría y Percepción (2006) encontró que la mayoría de los encuestados (71%) utilizan Landsat como su fuente primaria de datos (Powell et al. 2007)1) El conjunto de sensores SPOT es quizás la alternativa más utilizada como Landsat. Los sensores del IRS han demostrado su potencial con una precisión comparable a la de Landsat. Si bien la resolución espectral es menor que Landsat, cubre el espectro de VIS, NIR y SWIR. Con la excepción de la cobertura espectral en el azul, similar al caso de SPOT ASTER con sus tres subsistemas carecen de cobertura en la región de azul, útil para la cartografía de aguas someras y diferenciación de suelo y vegetación) El CBERS-1 y CBERS-2 tienen una mayor resolución espacial (20 m) que en el Landsat en las bandas visibles y del infrarrojo cercano, sin embargo, la onda corta y las bandas del infrarrojo térmico tienen una resolución espacial más gruesa (80 m y 160 m respectivamente). (Powell et al. 2007) ALI por su parte fue diseñado para ser comparable con la resolución espacial y espectral de Landsat. EO-1 voló inicialmente sólo un minuto por detrás Landsat 7, con lo que la observación de la tierra a través de una atmósfera es casi idéntica. Las bandas espectrales fueron diseñadas para imitar las seis bandas Landsat (con exclusión de TIR) MODIS por su parte, siendo un sensor de resolución espacial moderada con 36 bandas con resoluciones espaciales de 250, 500 y 1000 m es fundamentalmente útil para estudios y aplicaciones regionales. Sus características radiométricas no lo hacen comparable a ningún otro sensor
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